Wpis z mikrobloga

@Mordechai: w studiach matematycznych nie chodzi tyle o wiedzę czy konkretne zaawansowane metody co sposób myślenia, u mnie w firmie jest sporo osób nie po matmie (itp) i spokojnie dają sobie radę, ale Ci po matmie itp zdecydowanie odstają i szybciej awansują/dochodzą na wyżej w ścieżce kariery
@Mordechai: Zaczynałem pracę po studiach jako data analyst. Nie wiem jak to wygląda w innych sektorach, ale na rynkach finansowych na etapie rekrutacji ludzi bez odpowiedniego wykształcania lub doświadczenia się odrzuca. Jeśli chodzi o rozkład wykształcenia to powiedziałbym, że 80% analityków to matematycy, 19% to ekonomiści a 1% to fizycy. Ludzie z innym wykszteceniem się przewijają, ale nie zostają na długo. Drugą ścieżką kariery jest data entry. Tu się można dostać
@Mordechai: a masz jakies doswiadczenie z data science jakimkolwiek? machine / deep learning? programowales cos w pythonie? jesli chodzi o ML to algebra liniowa, macierze, pochodne, granice bo bez granicy nie policzysz pochodnych no i cos tam jeszcze ale to najwazniejsze a jako data analyst czasem trzeba zbudowac jakis prosty model regresji czy cos. Zreszta proces czyszczenia, przygotowania danych itd dla data analyst i data scientist jest prawie że identyczny
@Mordechai: wal studia, no chyba ze jeszcze przy okazji chcesz zalapac kontakty czy cos. Dla myślącego pracodawcy liczy sie czy wprowadzasz jakis impact dla jego biznesu, masz potencjał rozwojowy.
Jesli pokazesz swoje projekty i dobrze je udokumentujesz, pokazesz ze wiesz co robisz to nie bedziesz mial problemu, no ale jak twoim glownym celem sa pieniadze to watpie czy bedziesz mial motywacje bo nauki jest duzo